采用是否打球的例子对朴素贝叶斯进行分析及java实现...
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2014-06-28 08:10:03
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1、几种基础算法。2、数学之美。3、贝叶斯方法。转自互联网，链接背后都是故事，水深，都是鱼。敬意且谨以自勉，长途漫漫，任重道远。以上。
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2014-06-22 11:23:17
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1.类定义
在ml.hpp中有以下类定义：
[cpp] view
plaincopyprint?
class CV_EXPORTS_W CvNormalBayesClassifier : public CvStatModel
{
public:
CV_WRAP CvNormalBayesClassifier();...
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2014-06-20 12:56:27
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http://blog.csdn.net/abcdef8c/article/details/6785866http://blog.csdn.net/godenlove007/article/details/8913007
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2014-06-14 12:35:01
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1. 概述
前面描述的神经网络模型是一种确定的结构。而波尔兹曼网络是一种随机网络。如何来描述一个随机网络呢？很多书上有大量的篇幅介绍其原理。这里把它总结为以下两点。
第一，概率分布函数。由于网络节点的取值状态是随机的，从贝叶斯网的观点来看，要描述整个网络，需要用三种概率分布来描述系统。...
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2014-06-13 15:03:25
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贝叶斯分类器
贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive
Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-06-13 13:46:25
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目前已有很多方法和技术用于构造分类模型，如决策树、神经网络、贝叶斯方法、Fisher线性分析(Fld)以及支持向量机(Support Vector
Machine, SVM)。基于超完备字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论，其采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数，为信号自适应的稀疏扩展提...
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2014-06-08 21:02:36
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本文介绍了朴素贝叶斯分类方法，还以文本分类为例，给出了一个具体应用的例子。
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2014-06-07 23:31:16
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D-Separation(D分离)-PRML-8.22-Graphical
Model五18by小军一、引言在贝叶斯网络的学习过程中，经常会遇到（D-Separation）D-分离这个概念，D-分离是寻找网络节点之间的条件独立性的一种方法或者说一种问题的简化处理的技巧。采用D-分离技术，在用贝叶斯网...
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2014-06-07 20:28:12
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